基于电磁场检测的智能车设计

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基于电磁场检测的智能车设计
摘要介绍一种基于电磁场检测的寻线智能车设计方案,该设计硬件系统高效稳定,传感器设计简单、反应灵敏、布局合理,可以稳定采集赛道磁场信号。

舵机转向的PID算法调控和速度的闭环调控能使赛车适应各种赛道,实践证明该设计能够满足车模快速稳定运行的要求。

关键词智能车;电磁场;传感器;算法
2010年第五届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛新加了电磁组,电磁寻线智能车首次亮相就让我们看到了该项技术的强大潜力。

在华北赛区决赛中北京理工大学星际航行者队以24.101秒的成绩夺冠,光电组和摄像头组的第一名成绩分别为22.051秒和21.405秒。

相对具有四年技术经验积淀的光电组和摄像头组,这样的成绩已经非常不错了。

这也让我们看到了智能车技术在另一领域的应用前景。

1 设计原理
竞赛车模需要能够通过自动识别赛道中心线位置处由通有100mA、20kHz 交变电流的导线所产生的电磁场进行寻线前进。

测量磁场大小的方法有很多种,差异也很大。

我们选取最简单的电磁感应磁场的磁场测量方法,用电感线圈去感应磁场并进行信号放大,从而获得磁感应强度信号。

对于无限长直电流来说,导线垂直距离r处的磁感应强度为:,当线圈垂直于跑道导线水平放置时,感应电
动势反映了磁场的水平分量。

根据电磁感应公式知道感应电动势大小与(r 为线圈到导线的水平距离,h为线圈到导线的垂直距离)成正
比。

根据磁场强弱与线圈位置的关系,通过合理的传感器布局可以获得车模的具体位置及运行方向等信息,从而对赛车进行控制。

可以用干簧管对永磁铁标志的起跑线位置进行检测控制赛车停止。

2 硬件设计
2.1 系统整体方案设计
图1
如图1所示系统方案设计,赛车共包括六大模块:MC9S12XS128主控模块、传感器模块、电源模块、电机驱动模块、速度检测模块和辅助调试模块。

各模块的作用如下:MC9S12XS128主控模块,采集电磁传感器、编码器等传感器的信号,根据控制算法做出控制决策,驱动直流电机和伺服电机完成对智能车的控制。


感器模块,可以通过一定的前瞻性,准确并提前感知前方的赛道信息,为控制决策提供必要的依据和一定反应时间。

电源模块,为整个系统提供合适稳定的电源。

电机驱动模块,驱动直流电机和伺服电机完成智能车的加减速控制和转向控制。

速度检测模块,选用旋转型编码器可以准确测量后轮实际运行速度,从而对赛车速度进行闭环控制。

辅助调试模块主要用于智能车系统的功能调试、赛车状态监控等方面。

2.2 单个信号传感器的设计
有些参赛队伍选择了数字型感应方式来进行赛道检测使其控制方法类似于光电组,实践证明完全没必要将电磁传感器设置成数字型的,电磁组的优势之一就是信号是连续的,可以提高控制精度进行连续控制,使赛车行驶更加稳定,设置成数字型后灵敏度远没有光电组的红外和激光传感器高。

图2 传感器基本原理电路图
采用线圈感应磁场的测量办法,可以用最简单的三极管放大电路得到放大信号,三级管放大电路有些缺点,比如增益调节范围不广,波形失真等。

用图2运放放大电路可得到增益连续可调的无失真放大信号。

将载波直流电压调至2.5V左右,最大峰峰值限制在2.5V以内即可。

2.3 传感器布局
通电导线周围的磁场是一个矢量场,在通电直导线两边的周围竖直放置两个轴线相互垂直并位于与导线相垂直平面内的线圈,以两个线圈作为一个传感器则可以感应磁场向量的两个垂直分量,进而可以获得磁场的强度和方向,提高赛车的前瞻性能,提前感应赛道变化。

两个垂直线圈和两个水平线圈组合在一起,可以独立地获得比较丰富的信息,因此可以在应用中将它们作为一个传感器组。

线圈高度h取在5~10cm比较合适。

满足过坡道要求,一个对称的传感器组之间的距离l取值也要合适。

l太小误差会比较明显;l取得太大,线圈的感应电动势会很小,并且变化缓慢,不利于测量。

综合考虑,l取15~30cm比较合适。

可以将传感器按如下方式排布:将两排传感器阶梯排布,每排三个,中间位置一个,以中间传感器为中点对称排布两个传感器。

前排传感器高度在8~10cm,距车身前沿15cm左右,两端传感器距离25cm左右,后排高度在5~8cm,距车身前沿5cm左右,两端传感器距离在15cm左右。

为了提高其检测精度,前排可以在适当位置增加一对传感器。

车前直接探测距离可达约15cm,最前排传感器预测距离为15cm左右,因此该布局方案可以感知车前30cm的路线,可以满足以3m/s左右的速度运行的控制要求。

3 软件算法
3.1 导线位置数据采集与计算模块
本模块向其它模块提供测量X值的接口。

本模块前后两排分别采用三个AD 接口采集两排电磁传感器提供的三组电压数据,测量范围0~5V,使用10位数据精度。

对于一排传感器,可以利用左右两个传感器电压值作差得到位于两传感器之间的导线在两者之间的具体位置参数X,X值有正负之分,离右传感器近为正,离左传感器近为负。

但不适用于导线不在两传感器之间的情况,程序采用中间传感器电压值低于某阈值(实验得到)时判定为信号源不在左右两传感器之间,X值定为极限值(大于左右两电压差值的最大值,实验得到)。

测量基本原理是利用积分方法得到电压的有效值,利用AD采集若干周期的N个AD值(计为AD_V ALUE)累加之后取均值则得到,设共采集N个数据V1,V2,V3,…,Vn,计算式为。

在测量正弦信号有效值时,由于不可能在正弦信号的一个周期内采集足够的数据,我们在M正弦周期内采集N个数据(N不可为M的整数倍),使用公式为:、。

对于一排三个传感器,有
其中,K为阈值,由实验测定。

当Veffect(middle)<K时说明引线在左右两传感器外侧,X已经到达转弯极限,真实值已经不重要。

3.2 速度数据采集模块
速度测量使用MCU捕捉编码器提供与速度相关的电压上升沿信号,定时读取定时周期内捕捉到的信号数量值,用该值表示速度值。

3.3 速度控制模块
速度控制采用Bang-Bang控制算法。

这是一种时间最优控制,它的控制函数总是取在容许控制的边界上,或者取最大,或者取最小,仅仅在这两个边界值上进行切换,所以也是一种位式开关控制。

由于速度只需要粗略而迅速地调节,没必要使用PID算法进行速度控制,因此本系统速度控制采用Bang-Bang控制算法。

3.4 转向舵机控制模块
舵机转向控制采用PD算法,即将经典PID算法去掉积分I环节。

各环节的具体参数要经过反复的调整,以达到在各种类型赛道上的稳定性和最佳状态。

I环节可以使控制更加精准,但也有使控制变迟钝的负面效应,所以在前瞻较近时不宜加入I环节。

比例P环节,和控制的力度相关,过软过硬都不好,都会引起小车的抖动。

可以适度地采用分段方法,即黑线在车的中间位置时P调节较软,黑线偏离较远时P调节较硬,可以减弱小车在直道上的抖动,增加在弯道时的反应。

微分D环节,能起到对赛道变化趋势预测的作用。

适当加入D环节可以使转向更灵敏,但D环节过大也会易引起抖动。

另外,D的缺点是会放大“噪声”,对检测到信息进行数字滤波可以部分解决这个问题。

P环节由最前一排传感器测得的Xprev作为参数计算,P=Xprev*KP,D环
节由Xprev-Xback作为参数计算,D=(Xprev-Xback*Kd)。

其中Kp,Kd分别为比例调整系数和微分调整系数。

4 结语
2010年第五届全国大学生智能汽车竞赛新加了电磁组并将赛道宽度由原来的60cm改为50cm,给参赛队伍尤其是电磁组带来了更大挑战,如何准确获得赛道磁场信号并据此给出相应的控制策略是关键所在,本设计方案经过实践验证了其可行性,能符合大赛对车模行驶稳、准、快的要求。

参考文献
[1]谢处方,饶克谨.电磁场与电磁波[M].北京:高等教育出版社,2006.
[2]李仕伯,马旭,卓晴.基于磁场检测的寻线小车传感器布局研究[J].电子产品世界,2009:41-44.。

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